Inledande ord

Det har sagts att dåliga prompts beror på bristande förståelse av CoT.
- Vad är CoT? Tänkandekedja?
Det har sagts att så länge man ger AI instruktioner steg för steg, så blir resultaten mycket bättre.
- Är det verkligen så enkelt?

I. Inledning: Nya utmaningar för företag i AI-eran

Tänk dig att du är VD för ett företag med en ny marknadsundersökningsrapport framför dig som innehåller massor av data, diagram och analyser. Du måste snabbt förstå marknadstrender, konkurrenternas strategier och kundernas respons för att fatta viktiga affärsbeslut. Känner du dig överväldigad av all denna information? Traditionella analysverktyg kan endast förse dig med data och diagram, men saknar djupgående analys och resonemang, vilket gör det svårt att förstå de underliggande logiker som data visar och att ge tydliga beslutstips.

I AI-eran behöver beslutsfattare i företag smartare verktyg för att hantera den komplexa och snabbt föränderliga affärsmiljön. Hur kan vi förvandla AI från att bara vara en “databehandlare” till att bli en “intelligent rådgivare” som hjälper oss att bättre förstå problem och ger mer precisa och förklarbara beslutslösningar?

Under de senaste åren har artificiell intelligens gjort stora framsteg med stora språkmodeller (Large Language Models, LLMs) såsom GPT-3, GPT-4 och PaLM som visar en förbluffande förståelse och genereringsförmåga när det kommer till språk. Men tidiga versioner av LLM har kritiserats som “statistiska papegojor”, som bara kan imitera och repetera utan verklig resonemangsförmåga. Till exempel, i artikeln “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models” (2201.11903 v 6) påpekar författarna att även kraftfulla modeller som GPT-3 har en låg noggrannhet när de ställs inför matematiska problem som kräver flera steg av resonemang.

För att lösa detta problem har forskare föreslagit en ny teknik: Tänkandekedjan (Chain-of-Thought, CoT). CoT-tekniken kan guida AI-modellen att analysera problem steg för steg som en erfaren expert, vilket ger en klar väg för resonemang och slutsatser och förbättrar LLMs resonemangsförmåga och resultatens noggrannhet. Förekomsten av CoT markerar en förflyttning för LLM från att vara “papegojor” till att kunna “tänka djupt”, vilket ger ny hopp för affärsbeslut.

II. CoT-teknik: AI:s “intelligent mentor”

För att bättre förstå hur CoT-tekniken kan hjälpa dig att fatta mer kloka beslut kan vi likna CoT vid en erfaren “mentor”. Denna mentor besitter omfattande kunskap och erfarenhet och kan guida AI-modellen att tänka som en mänsklig expert. När du presenterar en komplex fråga för denna “CoT-mentor” ger den inte ett enkelt svar direkt, utan guidar AI-modellen genom följande steg:

Problemdelning: Precis som en erfaren lärare delar upp komplexa problem i flera enklare steg för att vägleda eleverna, så kommer “CoT-mentorn” att dela din fråga i mindre, lättare för förståelse delproblem. Till exempel, när man analyserar potentialen för smarta löparskor skulle “CoT-mentorn” dela upp frågan i analyser av målgrupp, konkurrenter och marknadsrisk.
Steg-för-steg-tips: För varje delproblem ger “CoT-mentorn” tydliga och specifika tips för att vägleda AI-modellen i sitt resonemang. Till exempel, vid analys av målgruppen kommer den att tipsa modellen att tänka på användarnas ålder, inkomst, yrke, köpbeteende och krav på funktioner för smarta löparskor. Dessa tips fungerar som vägskyltar som leder modellen i rätt riktning för ett stegvis resonemang.
Logisk resonemang: När AI-modellen analyserar varje delproblem säkerställer “CoT-mentorn” att resonemanget är logiskt och att stegen hänger ihop, för att slutligen sammanfoga alla delproblem till en klar, komplett och logisk slutkonklusion. Det är som en noggrann vetenskapsman som verifierar varje steg i sina experiment för att säkerställa resultatens tillförlitlighet.

graph LR
A[Problemdelning] --> B[Steg-för-steg-tips]
B[Steg-för-steg-tips] --> C[Logiskt resonemang]
C[Logiskt resonemang] --> D{Slutkonklusion}

Denna kod genererar ett enkelt flödesschema som visar CoTs tre nyckelsteg: Problemdelning, Steg-för-steg-tips och Logiskt resonemang tills en slutkonklusion nås. Du kan använda denna kod på plattformar som stöder mermaid, till exempel Markdown-redigerare eller online-flödesskema-verktyg.

Här är ett mer detaljerat flödesschema:

graph LR
A[Komplext problem] --> B{Problemdelning}
B{Problemdelning} --> C1[Delproblem 1]
B{Problemdelning} --> C2[Delproblem 2]
B{Problemdelning} --> C3[Delproblem 3]
C1[Delproblem 1] --> D1[Steg-för-steg-tips]
C2[Delproblem 2] --> D2[Steg-för-steg-tips]
C3[Delproblem 3] --> D3[Steg-för-steg-tips]
D1[Steg-för-steg-tips] --> E1[Logiskt resonemang]
D2[Steg-för-steg-tips] --> E2[Logiskt resonemang]
D3[Steg-för-steg-tips] --> E3[Logiskt resonemang]
E1[Logiskt resonemang] --> F{Sammanfoga resultat}
E2[Logiskt resonemang] --> F{Sammanfoga resultat}
E3[Logiskt resonemang] --> F{Sammanfoga resultat}
F{Sammanfoga resultat} --> G[Slutkonklusion]

Detta flödesschema visar tydligare CoTs arbetsflöde, som inkluderar delning av problemet i flera delproblem, varje delproblem genomgår steg-för-steg-tips och logiskt resonemang, och slutligen sammanställs resultaten av de analytiska processerna för att nå en slutkonklusion.

Genom dessa tre steg kan “CoT-mentorn” hjälpa AI-modellen att analysera komplexa frågor som en mänsklig expert och erbjuda klara resonemangsvägar och slutsatser.

Till exempel, i analysen av marknadspotentialen för smarta löparskor kan CoT-tekniken vägleda modellen att analysera följande frågor:

Målgruppsanalyser: Modellen analyserar målgruppens ålder, inkomst, yrke, livsstil, sportvanor och preferenser för funktioner, priser och märken för smarta löparskor för att mer exakt definiera målgruppen.
Konkurrentanalys: Modellen analyserar konkurrenternas produktfunktioner, prissättningsstrategier, målgrupp, marknadsandelar och varumärkespåverkan för att hjälpa dig förstå konkurrensläget och formulera differentierade strategier.
Marknadsriskbedömning: Modellen analyserar riskfaktorer som utvecklingstrender för smarta wearables, policyregelverk, tekniska utmaningar och användardata säkerhet för att förutsäga potentiella risker och formulera riskhanteringsstrategier.

Till slut kommer CoT-tekniken att sammanfoga resultaten av dessa delanalyser och baserat på dina behov skapa en logisk och klar analysrapport som hjälper dig att fatta mer informerade beslut.

Flera studier har bekräftat CoT-teknikens effektivitet. Till exempel, forskning visar att genom att använda CoT-promptar har stora språkmodeller signifikant ökat noggrannheten vid lösning av komplexa resonemangproblem (”Tänkandekedjepromptning framkallar resonemang i stora språkmodeller”).

III. Fallstudier av CoT-teknik: Stärka företagen och skapa värde

CoT-tekniken har visat sig ha stort tillämpningsvärde inom flera affärsområden och har hjälpt företag att lösa komplexa affärsproblem, öka effektiviteten, sänka kostnader och förbättra kundupplevelser, vilket i slutändan skapar större affärsvärde. Här kommer vi att visa genom konkreta fall hur CoT-tekniken kan stärka företag och ge verkliga fördelar.

Fallstudie 1: Marknadskonkurrensanalys

Bakgrund till fallet:

Anta att du är marknadschef för ett framväxande elbilsföretag som planerar att lansera den nya eldrivna SUV:n. För att formulera en effektiv marknadsstrategi behöver du en djup förståelse av målgruppen, konkurrenterna och marknadstrenderna så att du kan skapa en mer exakt marknadspositionering och marknadsföringsstrategi.

Lösning med CoT:

Traditionella marknadsundersökningsrapporter kan ofta bara ge data och diagram, vilket gör det svårt att fördjupa analys och resonemang. Med hjälp av CoT-tekniken kan du vägleda AI-modellen att steg för steg analysera marknadssituationen och ge klara resonemangsvägar och slutsatser.

Exempel på promptar:

Fråga: Analysera målgruppen för den nya eldrivna SUV:n, huvudkonkurrenterna och framtida marknadstrender.

Stegvis analys:
1. Målgrupp:
    * Analysera potentiella användares ålder, inkomst, yrke, livsstil, budget för köp, samt deras attityder och kunskaper om elbilar.
    * Studera kundernas behov av el-SUV-funktioner som räckvidd, laddningsbekvämlighet, smarta funktioner och säkerhet.
    * Analysera kundernas preferenser för olika märken och deras känslighet för pris.

2. Konkurrentanalys:
    * Identifiera huvudkonkurrenterna, såsom Tesla, BYD och NIO, och deras huvudprodukter och marknadspositionering.
    * Analysera konkurrenternas produktprestanda, prissättningsstrategier, målgrupp och marknadsandelar, samt deras styrkor och svagheter.
    * Studera konkurrenternas tekniska väg och framtida utvecklingsriktning inom områden som automatisk körning, batteriteknik och smarta kabiner.

3. Marknadstrendsprediktion:
    * Analysera de övergripande utvecklingstrenderna för elbilsmarknaden, såsom policyer, teknisk utveckling och laddinfrastruktur.
    * Förutsäga förändringar i kundernas krav och förväntningar på räckvidd, smarta funktioner och säkerhet.
    * Bedöma framtida konkurrensläget på marknaden, inklusive nya aktörer och alternativa produkter.

Sammanfoga slutligen ovanstående analysresultat för att ge en övergripande bedömning av marknadsutsikterna för den nya eldrivna SUV:n.

Affärsvärde:

Genom CoT:s stegvisa analys kan AI-modellen hjälpa dig att:

Mer exakt identifiera målgruppen och formulera effektivare marknadsstrategier, vilket förbättrar precisionen och konverteringsgraden av marknadsföringsinsatser.
Få en mer omfattande förståelse av konkurrenterna, formulera differentierade produkt- och prissättningsstrategier och öka produktens konkurrenskraft.
Mer noggrant förutsäga marknadstrender och fånga marknadsmöjligheter, vilket minskar potentiella risker och säkerställer en stabil marknadsutvecklingsstrategi.

Fallstudie 2: Riskbedömning

Bakgrund till fallet:

Du är Chief Risk Officer för ett fintech-företag och ansvarar för att bedöma riskerna med en ny låneprodukt. Denna produkt riktar sig till unga användare med bristande kreditvärdighet, och använder stordata och AI-teknologi för att göra kreditbedömning och riskprissättning.

Lösning med CoT:

Traditionella riskbedömningsmodeller baserar sig ofta på historiska data och statistiska metoder, vilket gör det svårt att noggrant bedöma kreditrisken för nya användargrupper. CoT-tekniken kan hjälpa dig att bygga en smartare riskbedömningsmodell som guidar modellen att analysera olika potentiella riskfaktorer och ge mer omfattande och precisa riskbedömningsresultat.

Exempel på promptar:

Fråga: Bedöm riskerna för en låneprodukt riktad mot användare med bristande kreditvärdighet.

Stegvis analys:
1. Användargruppsanalys:
    * Analysera målgruppens ålder, inkomst, yrke, köpbeteende och kreditrecord.
    * Studera användarnas återbetalningsförmåga och vilja, inklusive stabiliteten i inkomst, skuldsättning och syn på konsumtion.
    * Analysera användarnas riskpreferenser, till exempel om de är villiga att ta höga risker för högre avkastning.

2. Produktdesignanalys:
    * Bedöm låneproduktens belopp, löptid, ränta, återbetalningssätt och liknande aspekter ur ett rimlighetsperspektiv.
    * Analysera noggrannheten och stabiliteten hos kreditbedömningsmodellen, exempelvis vilka funktioner, algoritmer och träningsdata som används.
    * Studera effektiviteten i riskhanteringsstrategier, som bedömningar före lån, övervakning under lån och krav efter lån.

3. Marknadsmiljöanalys:
    * Analysera makroekonomiska faktorer som påverkar låneprodukten, såsom ekonomisk tillväxt, räntenivåer och anställningsutfall.
    * Bedöm effekterna av relevanta policyer och regler på lånprodukterna, inklusive regleringspolicyer och branschstandarder.
    * Analysera konkurrenternas riskhanteringsstrategier och deras målgrupper, kreditbedömningsmodeller och riskhanteringsåtgärder.

Sammanfoga slutligen ovanstående analysresultat för att ge en sammanställd riskbedömningsrapport och föreslå riskkontrollåtgärder.

Affärsvärde:

Genom CoT-tekniken kan du:

Bygga en mer exakt riskbedömningsmodell som minskar andelen dåliga lån och ökar lönsamheten.
Optimera riskhanteringsstrategier för att minska driftskostnader och öka effektiviteten i riskhanteringen.
Mer effektivt identifiera och hantera kreditrisker i nya användargrupper och öppna upp för nya marknader och affärsområden.

Fallstudie 3: Investeringsbeslut

Bakgrund till fallet:

Du är partner på ett investeringsföretag och överväger att investera i ett tidigt skede av ett teknikföretag. Detta företag har innovativ teknologi och produkter, men står inför utmaningar som hård marknadskonkurrens och en omogen affärsmodell.

Lösning med CoT:

Traditionella investeringsbeslut baseras ofta på ekonomisk data och marknadsanalys, vilket gör det svårt att grundligt utvärdera det framtida utvecklingspotentialet för tidiga teknikföretag. CoT-tekniken kan hjälpa dig att bygga en smartare investeringsbeslutsmodell för att guida modellen att analysera företagets kärnkompetens, tekniska hinder, marknadspotential och teamets förmåga, och ge mer omfattande och precisa investeringsråd.

Exempel på promptar:

Fråga: Bedöm genomförbarheten av en investering i ett tidigt teknikföretag.

Stegvis analys:
1. Företagsanalys:
    * Vad är kärnverksamheten? Vilka innovationer finns i deras produkter eller tjänster?
    * Analysera deras målgrupp och storleken samt tillväxtpotentialen i marknaden.
    * Utvärdera deras affärsmodell och hur de genererar intäkter och kostnadsstrukturer.

2. Teknologianalys:
    * Analysera företagets kärnteknologi, såsom patent, algoritmier och tekniska hindren.
    * Bedöm styrkan och kompetensen i teknikteamet och deras förmåga att innovera.
    * Studera deras tekniska utvecklingsplaner, inklusive investeringen i forskning och utveckling och framtida riktningar.

3. Marknadsanalys:
    * Analysera tendensen inom den industri där företaget verkar, inklusive marknadsstorlek, tillväxttakt och konkurrenssituation.
    * Bedöm företagets position och förmåga på marknaden i jämförelse med konkurrenterna.
    * Förutsäga företagets framtida marknadsandel och lönsamhet.

4. Teamanalys:
    * Utvärdera företagets ledningsteam och grundarnas bakgrund samt teamets erfarenhet och sammanhållning.
    * Analysera företagets kultur och värderingar, såsom vikten av innovation och socialt ansvar.

Sammanfoga slutligen ovanstående analysresultat för att ge en samlad bedömning av investeringen i detta företag, inklusive investeringsråd.

Affärsvärde:

Genom CoT-tekniken kan du:

Utveckla en mer intelligent investeringsbeslutsmodell som ökar investeringsframgången och avkastningen.
Mer noggrant bedöma framtida utvecklingspotential för tidiga teknikföretag och identifiera mer värdefulla investeringsmöjligheter.
Minska riskerna i investeringsbeslut och undvika misstag.

Sammanfattning

Ovanstående exempel är bara en bråkdel av CoT-teknikens tillämpningar inom affärsvärlden. CoT-tekniken kan användas i många scenarier som kräver komplexa resonemang, såsom marknadsanalys, riskbedömning, investeringsbeslut, kundservice och produktutveckling. Den hjälper företag att bättre utnyttja data och kunskap, förbättra operationell effektivitet, optimera beslutsprocesser och skapa större affärsvärde.

IV. Optimeringsstrategier för CoT-tekniken: Sträva efter excellens

Trots att CoT-tekniken redan uppvisar starka resonemangsförmågor är strävan efter excellens ett evigt tema inom teknikutveckling. För att ytterligare förbättra CoTs effektivitet har forskare utvecklat flera optimeringsstrategier som kan låta CoT bättre simulera den expertis som människan besitter, vilket gör AI-modellens resonemangsprocess mer precis, effektiv och pålitlig.

1. Självständighet (Self-Consistency): Många perspektiv för validering

Självständighet fungerar som ett “expertråd”. Det guidar modellen att analysera problem från flera olika vinklar och kontrollerar om slutsatserna från dessa perspektiv stämmer överens. Om resultaten inte överensstämmer kommer modellen att justera och korrigera sig själv tills alla perspektiv pekar mot samma resultat, vilket reducerar risken för felbedömningar.

Exempel: Marknadsanalys

Anta att du vill bedöma potentialen för en ny produkt. Traditionella CoT-promptar kan få modellen att analysera enbart marknadsstorlek och kundbehov, vilket kan förbise andra viktiga faktorer, såsom konkurrenternas rörelser och policyändringar.

Genom att tillämpa självständighet kan du få modellen att analysera frågan från flera håll, inklusive:

Kundbehov: Vad är målgruppens ålder, inkomst, yrke och preferenser? Vilka krav har de på produkten?
Konkurrenssituation: Vilka liknande produkter finns på marknaden? Vad är konkurrenternas styrkor och svagheter? Vilka strategier använder de?
Marknadstrender: Hur kommer marknadsstorleken att förändras under kommande år? Hur kan nya trender påverka marknaden?
Policy och regler: Vilka regler och branschstandarder kan påverka produktutveckling och marknadsaktiviteter?

Modellen kommer att analysera dessa fyra perspektiv och säkerställa att resultaten konsolideras. Självständighetsfunktionaliteten ser till att analysresultaten från dessa fyra perspektiv konvergerar, vilket ger en trovärdig slutsats.

2. Iterativ guidning (Iterative Bootstrapping): Stegvis förbättring till optimala resultat

Iterativ guidning fungerar som en “erfaren tränare” som leder modellen genom flera “träningsrundor” och utvärderar prestationen efter varje omgång för att förbättra modellens svagheter och gradvis nå bästa resultat.

Exempel: Riskbedömning

Anta att du ska bedöma riskerna för ett nytt investeringsprojekt. Traditionella CoT-promptar beaktar kanske några uppenbara riskfaktorer, som marknadsrisk och teknisk risk. Å andra sidan kan iterativ guidning leda till en mer omfattande identifiering och utvärdering av risker.

I första omgången av riskbedömning analyserar modellen huvudriskfaktorerna och ger en preliminär riskbedömning. Baserat på denna bedömning kommer modellen att genomföra en andra analys och ytterligare identifiera potentiella risker som policyrisker, juridiska risker och operationella risker. Modellen itererar kontinuerligt tills riskbedömningen är tillräckligt omfattande och precis.

3. Evolutionsalgoritm (Evolutionary Algorithm): Simulera utveckling och optimera lösningar

Evolutionsalgoritmer inspireras av den biologiska evolutionen. De genererar flera olika CoT-promptar som betraktas som “arter.” Genom att simulera naturliga urval, korsning och mutationer kan man gradvis eliminera “olämpliga” promptar och optimera “anpassade” promptar för att hitta den optimala CoT-prompten.

Exempel: Investeringsbeslut

Anta att du behöver välja den bästa alternativet bland flera investeringsprojekt. Traditionella CoT-promptar beaktar förmodligen bara avkastningen och risken utan att ta hänsyn till andra viktiga faktorer såsom investeringscykel, kapitalflöde och stöd från policyer.

Evolutionsalgoritmen kan hjälpa dig att bygga en mer omfattande investeringsbeslutsmodell. Den genererar flera olika CoT-promptar som representerar olika investeringsanalysstrategier, till exempel en prompt som fokuserar på att analysera finansiella indikatorer, en annan på branschens framtidsutsikter och en tredje på policyklimatet. Modellen bedömer dessa promptar och optimerar dem baserat på sina analysresultat för att slutligen sortera fram det bästa investeringsalternativet.

Jämförelse av optimeringsstrategier

Nedanstående tabell sammanfattar fördelar och nackdelar med de tre CoT-optimeringsstrategierna samt deras tillämpningsområden:

Strategi	Fördelar	Nackdelar	Tillämpningsområden
Självständighet	Pålitliga slutsatser och minskade felrisker	Hög beräkningskostnad	När hög noggrannhet krävs, t.ex. riskbedömning och investeringsbeslut
Iterativ guidning	Detaljerad process och gradvis förbättring	Många iterationer och hög tidskostnad	Behov av flerfaldig validering och justering, t.ex. produktdesign
Evolutionsalgoritm	Utmärkta optimala resultat	Komplex algoritm och svår genomförbarhet	Långsiktig optimering och prognoser, t.ex. marknadsprognoser

Sammanfattning

Optimeringsstrategierna för CoT-tekniken kan ytterligare förbättra modellens resonemangsförmåga, vilket gör AI-modellen mer exakt, effektiv och pålitlig i komplexa situationer. Vid tillämpning kan du välja lämpliga optimeringsstrategier baserat på dina specifika uppgifter och resurser, vilket gör CoT-tekniken mer värdefull för ditt företag.

V. Vanliga frågor om CoT-teknik: Identifiera risker och förebygga problem

Trots att CoT-tekniken har gett stora språkmodeller en enastående resonemangsförmåga, är det viktigt att vara medveten om vissa potentiella risker och utmaningar vid dess tillämpning. Detta avsnitt ska redogöra för fem vanliga problem som uppstår vid tillämpning av CoT-tekniken, tillsammans med konkreta lösningar och förbättringsförslag för att hjälpa dig att hantera detta kraftfulla verktyg och använda det för att skapa verkligt värde för ditt företag.

1. Oinspirationerade förklaringar: Till synes rimliga, men faktiska tecken på brister

Problemformulering:

Modellen kan ibland generera resonemangsskedjor som verkar rimliga men som i själva verket är inkonsekventa med den givna slutsatsen eller saknar logiskt stöd. Denna företeelse kallas “oinspirerade förklaringar”.

Exempel:

Till exempel, vid analys av företagets finansiella rapporter, kan modellen konkludera “Företagets finansiella status är god”, fastän resonemanget visar att företaget har hög skuldsättning och kassaflödesproblem. En sådan förklaring är uppenbart motsägelsefull och otillförlitlig.

Lösningar:

Mångsidig verifikation för att säkerställa överensstämmelse: Precis som vid en expertgranskning kan modellen analyseras genom flera olika perspektiv för att kontrollera om slutsatserna överensstämmer. Till exempel, i finansiella rapportanalyser, be modellen att utvärdera från olika vinklar som lönsamhet, betalningsförmåga och driftskapacitet.
Spåra resonemangskedjan för att identifiera logiska brister: När modellen ger en oinspirerad förklaring, behov av att noggrant granska resonemangskedjan och identifiera logiska brister eller felaktiga antaganden. I föregående exempel kan modellen ha förbisett viktiga finansiella mått eller missförstått vissa indikatorer.
Integrera extern kunskap för att förbättra modellens bedömningar: Integrera externa kunskapskällor eller expertis i CoT-promptarna för att hjälpa modellen att uppfatta problem mer exakt och förhindra felaktiga resonemang och bedömningar. Till exempel, vid analysering av finansiella rapporter, kan externa kunskapskällor som finansiella standarder och branschvägledningar inkluderas i promptarna för att hjälpa modellen att korrekt interpretéra finansiella mått.

2. Ineffektiv design av promptar: En liten skillnad kan leda till stora misstag

Problemformulering:

Designen av promptar är en kritisk aspekt av tillämpningen av CoT-teknik. Om prompten är dåligt utformad kan modellen inte korrekt förstå din avsikt och därmed leda till felaktiga slutsatser eller ogiltiga analyser.

Exempel:

Till exempel, om du vill få feedback från konsumenterna om en ny produkt, men där CoT-prompten bara begär analys av “positiv feedback” utan att ta hänsyn till “negativ feedback”, kan det resultera i en ensidig analys som inte speglar marknadens verklighet.

Lösningar:

Tydliggör mål och bryt ner problem: Innan promptens utformning ska målet vara tydligt definierat och komplexa problem ska uppdelas i specifika och begripliga bitar. Vid analys av konsumentfeedback kan frågorna delas upp i flera specifika punkter: Analys av positiva kommentarer, negativa kommentarer, identifiera centrala områden för intresse och sammanfatta konsumentförslag.
Ge tillräcklig information för att undvika tvetydighet: Promptarna ska innehålla tillräckligt med information och använda klart, enkelt språk som undviker ospecifika eller tvetydiga uttryck. När du analyserar kommentarer från konsumenter bör du inkludera specifika värdegrunder såsom produktens funktioner, design, pris och service.
Referera till exempel och dra lärdomar av erfarenheter: Nedan finns exempel på framgångsrika tillämpningar av CoT-teknik som kan fungera som vägledande modeller ni kan justera för era specifika behov.

3. Långa resonemangsskedjor: Kortfattat och koncist

Problemformulering:

Ibland kan modeller generera resonemangsskedjor som är överdrivet långa och fulla av irrelevant information, vilket gör det svårt att förstå och tillämpa resultaten.

Exempel:

Till exempel, om du vill förstå avkastningen på en investering, men modellen genererar en rapport på flera sidor med omfattande marknadsanalys, branschsökningar, riskbedömningar och mer, kan du ha svårt att snabbt identifiera den viktigaste slutsatsen.

Lösningar:

Sätt upp mål och begränsa output: Definiera tydligt vad du vill uppnå i CoT-prompten och ställ gränser för modellens output, till exempel genom att be modellen sammanfatta sin slutsats i en mening eller bara producera de mest centrala resonemangen.
Optimera promptformen för att styra modellen: Använd enklare och mer direkta formuleringar i dina prompts för att försöka generera mer kondenserade resonemang. Exempelvis kan du styra formuleringen till att “direkt ge en slutsats” eller “kort redogöra för skälen”.
Manuellt ingripande för att förenkla resultaten: Du kan manuellt gå in för att filtrera och förenkla modellens genererade resonemang, ta bort irrelevant information och lyfta fram de centrala punkterna.

4. Bristande kontextinformation: Usel situation utan data

Problemformulering:

Om modellen saknar nog med kontextinformation, exempelvis viktiga data, historiska referenser eller branschkunnande, kommer den inte kunna resonera effektivt, vilket leder till snedvridna analyser.

Exempel:

Tänk dig att du vill förutsäga marknadstrender för kommande år, men endast ger data från det senaste året utan att ge tidigare data eller branschens utvecklingstrender, gör det svårt för modellen att göra en noggrann förutsägelse.

Lösningar:

Ge omfattande kontextinformation: Inkludera så mycket bakgrundsinformation som möjligt i CoT-prompten, såsom relevanta data, historiska mönster, branschinsikter och expertkunskaper, för att underlätta modellens förståelse.
Använd externa kunskapskällor: Koppla CoT-tekniken med externa kunskapsdatabaser, exempelvis företagets kunskapsgraf eller branschspecifika databaser, för att ge modellen en mer informerad kontext.
Flera dialogrundor för att successivt komplettera: Genom att använda ett flerfaldigt dialogformat kan viktig kontext information逐步 til utkone ut, och kontroversiellt spekulativa#.basera analysen på fördjupande data.

5. Resonemangsskeve: Vara vaksam mot snedvridningar

Problemformulering:

Modellernas resonemangsresultat kan inneha snedvridningar, vilka kan bero på partiskhet mot specifika grupper eller restriktioner i träningsdata, vilket leder till orättvisa och felaktiga resultat.

Exempel:

Tänk dig att du använder en CoT-modell för att välja kandidater, men på grund av en låg andel kvinnor i träningsdata, kan modellen vara partisk mot kvinnliga sökande och leda till orättvisa urval.

Lösningar:

Använd mångsidiga träningsdata: Träna modellen med mångsidiga data för att undvika snedvridning i inlärningen. Se till att träningsdata inkluderar jämn fördelning av olika kön, etniciteter och åldersgrupper.
Förbättra designen av promptar för att undvika bias: Se till att promptarnas design är neutral och rättvis, undvik termer som kan leda till diskriminerande slutsatser. I CoT-promptar, undvik uttryck som indikerar att “män är mer lämpliga” eller “kvinnor på grund av stereotypa drag”.
Validering och korrigering av modellen: Genom att verifiera modellens resonemang och identifiera potentiella snedvridningar kan ni justera dessa. Använd gärna mänskliga utvärderingar eller alternativa modeller för att granska urval från rekryteringsmodellen och säkerställa rättvisa resultat.

Sammanfattning

Vanliga problem	Lösningar
Oinspirerade förklaringar	Mångsidig validering för att säkerställa överensstämmelse; Spåra resonemangskedjan för att identifiera logiska brister; Integrera extern kunskap
Ineffektiv promptdesign	Tydliggör mål och bryt ner problem; Ge tillräcklig information för att undvika tvetydigheter; Referera till erfarenheter
Långa resonemangsskevor	Sätt upp mål och begränsa output; Optimera promptar; Manuellt ingripande för att förenkla retail
Bristande kontextinformation	Ge omfattande kontextinformation; Använd externa kunskapskällor; Flera dialoger för att komplettera kontext
Resonemangsskev	Använd mångsidiga träningsdata; Förbättra promptdesign för att undvika bias; Validera och korrigera modellen

Genom att förstå och åtgärda dessa problem kan du bättre tillämpa CoT-tekniken som ett tillförlitligt “intelligent assistent” i ditt företag.

VI. CoT-teknik och företagets digitalisering: Intelligens och förändring

CoT-tekniken är inte endast en akademisk trend utan har också stor potential för kommersiell tillämpning. Den kan integreras djupt med existerande företagsinformationssystem och ge en kraftfull drivkraft för digital transformation.

1. CoT-teknik styrker företagets informationssystem

CoT-tekniken kan kombineras med olika företagsinformationssystem, vilket frigör data, höjer systemens intelligens och skapar större värde för företagen.

Enterprise Resource Planning (ERP) system: Traditionella ERP-system används främst för att registrera och hantera företagets data i olika avdelningar såsom finans, lager, produktion och försäljning. Genom att integrera CoT kan ERP-system uppnå mer intelligent dataanalys och prognoser. CoT kan till exempel analysera försäljningsdata, identifiera trender och förutsäga framtida försäljning, vilket hjälper företag att optimera lager- och produktionsplaner.
Customer Relationship Management (CRM) system: CRM-system hanterar företagens interaktioner med sina kunder, exempelvis kundinformation, kommunikationshistorik och serviceförfrågningar. Genom att införa CoT-teknik kan CRM-systemen ge mer precision i kundinsikter och skräddarsydd service. CoT-tekniken kan analysera kundernas köphistorik, webbplatsbeteende och förfrågningsinnehåll för att förutsäga kundbehov och ge anpassade produktrekommendationer och servicepaket, vilket ökar kundnöjdheten.
Business Intelligence (BI) system: BI-system används för att analysera företagsdata och generera rapporter och visualiseringar, hjälpa företagsledare att förstå affärsläget och fatta beslut. CoT-tekniken kan förstärka bi-systemens analytiska kapabiliteter genom att automatiskt identifiera datatrender, förklara datadivergenser och förutsäga framtida utvecklingar. Det hjälper företagsledare att vinna insikter ur datan och fatta informerade beslut.
Kunskapshanteringssystem: Kunskapshanteringssystem används för att lagra, förvalta och dela företagets kunskapsresurser, till exempel dokument, fallstudier och erfarenheter. CoT-tekniken kan bygga mer smarta kunskapshanteringssystem, exempelvis genom att automatiskt extrahera viktiga informationer från dokument, skapa kunskapskartor och svara på anställdas förfrågningar, vilket främjar kunskapsdelning och tillämpning.

2. CoT-teknik främjar digital transformation

CoT-tekniken kan driva företagets digitala transformation från flera aspekter och hjälpa dem att reducera kostnader, öka effekten och förbättra konkurrenskraften.

Automatisering av affärsprocesser: CoT kan automatisera affärsprocesser som kräver komplexa resonemang, som kontraktsgranskningar, riskbedömningar och finansiella analyser. Det ökar effektiviteten, minskar kostnaderna och frigör arbetskraft så att de kan fokusera på mer kreativa uppgifter.
Förbättra beslutens intelligens: CoT-tekniken hjälper företagsledare att extrahera värdefull information ur stora datamängder och generera förklarande resonemang, vilket ökar noggrannheten och effektiviteten i beslutsfattandet och minskar riskerna, vilket stärker företagets konkurrenskraft.
Skapa nya produkter och tjänster: CoT-tekniken kan användas för att utveckla nya intelligenta produkter och tjänster, så som smarta kundtjänstrobotar, investeringsrådgivare och juridiska assistenter, som skapar enklare och intelligentare service till kunderna och öppnar nya marknader och intäktsströmmar.

Sammanfattning

CoT-teknikens integration med företagets informationssystem och digitala transformation är avgörande. Genom djup integration kan systemens intelligensnivå höjas och skapa nya utvecklingsmöjligheter för företaget. Vi tror att CoT-tekniken snart kommer att bli en viktig “intelligent motor” i företagsfält, vilket driver innovation och ett mer intelligent framtida företag.

VII. Framtidsutsikter för CoT-teknik: Utforska det okända och led vägen framåt

Som en revolutionerande teknik leder CoT-tekniken en ny våg inom artificiell intelligens. Den ger stora språkmodeller en oöverträffad resonemangsförmåga och erbjuder en ny metod för att lösa komplexa problem.

1. Fördelar och värde med CoT-teknik

Fördelarna med CoT-tekniken omfattar:

Ökad resonemangskraft: CoT-prompting kan vägleda stora språkmodeller till djupare resonemang, vilket avsevärt förbättrar deras prestation i komplexa frågor.
Förbättrad förklarbarhet: CoT-resonemanget är transparent och förståeligt, vilket gör att människor kan förstå hur modellen når sina slutsatser och bygger förtroende för AI-system.
Expanded application domains: CoT-tekniken kan tillämpas på en mängd olika områden där stegvis resonemang krävs, såsom matematiska resonemang, logiska resonemang, allmänna kunskaper, känsloanalys och kodgenerering.

Värdet av CoT-teknik ligger i:

Effektivitet: CoT automatiserar hantering av affärsprocesser som kräver komplexa resonemang, vilket resulterar i ökad produktivitet och sänkta kostnader.
Optimering av beslut: CoT hjälper företagsledare att extrahera värdefull information och generera förklarande resonemang, vilket förbättrar beslutsnoggrannheten och effektiviteten.
Skapa värde: CoT-tekniken kan användas för att bygga intelligenta produkter och tjänster, som smarta kundtjänstrobotar, investeringsrådgivare och juridiska assistenter, vilket ger nya marknader och inkomstkällor.

2. Utmaningar för CoT-teknik

Även om CoT-tekniken har gjort betydligt framsteg står den inför flera utmaningar:

Förbättrad insyn och förklarbarhet: Den befintliga CoT-tekniken behöver vidareutvecklas för att förbättra insynen och förklarbarheten i resonemangsprocesser. Bättre verktyg istället för iakttagelser, finns behov för att få en klar mottagning av resonemangsprocesserna och säkerställande.
Generalisering av metoder: Många av CoT-promptingmetoderna är task-specifika och det finns ett behov att undersöka fler allmängiltiga metoder till CoT-prompting för att anpassa sig till bredare applikationsområden.
Robusthet: CoT-prompting är sårbar för irrelevant input som kan leda till felaktiga eller orimliga resonemang. Framtidens forskning behöver fokusera på att utveckla robusta CoT-promptingmetoder som klarar av brus och störning.

3. Framtidsutsikter för CoT-teknik

Framtiden för CoT-tekniken är lovande och nedan är några viktiga utvecklingstrender:

Integrering med kunskapsgrafik: Att kombinera CoT-teknik med kunskapsgrafer kan ge modellen rikare kontextuell information och öka både resonemangets kvalite och generalisering. Exempelvis, vid marknadsanalyser kan CoT-promptar kopplas ihop med industriella kunskapsgrafer för att hjälpa modellen att exakt analysera marknadstrender och konkurrenssituationer.
Samspelet med maskininlärning: CoT-tekniken kan också integreras med andra maskininlärningstekniker som förstärkningsinlärning eller meta-inlärning för att ytterligare förbättra modellernas lärande och resonemangsförmåga. T.ex. användning av förstärkningsinlärning för att optimera CoT-promptar så att de leder modellen till bättre resonemangsvägar.
Tillämpning inom mer komplexa affärsscenarier: I takt med att CoT-tekniken utvecklas kommer den tillämpas i mer komplexa och utmanande affärsscenarier såsom strategisk planering, riskprognoser och marknadsföring. CoT kan hjälpa företag att ställa upp mer effektiva marknadsföringsstrategier, förutsäga marknadstrender och anpassa sina strategier vid förändringar på marknaden.

Sammanfattning

CoT-tekniken öppnar nya dörrar för stora språkmodeller och driver den snabba utvecklingen av AI-teknik i olika domäner, vilket ger företagen oöverträffad möjlighet att skapa värde. I takt med att tekniken utvecklas djupt inom olika applikationer kommer CoT att spela en allt större roll fö
r företagens digitala transformation och smarta uppgradering.

VIII. Avslutning: Omfamna CoT för att inleda en ny era av smarta beslut

CoT-teknikens lansering ger företagen möjlighet till en smart uppflygning. Den ger maskiner förmågan att tänka som människor, och kanske viktigast av allt, förändrar företagens driftsmodeller och beslutsprocesser i grunden.

1. Omfamna CoT och frigör affärspotentialen

Vi uppmanar företagsledare att aktivt omfamna CoT-tekniken och integrera detta kraftfulla verktyg i sin företagsinformatik och digitala transformation. CoT-tekniken kan hjälpa företag att:

Avslöja datavärdet och insikter: Genom att hjälpa AI-modellen att fördjupa resonemang kan CoT avtäcka värdefull information från stora datamängder som stödjer mer pålitliga beslut i affärsfrågor.
Optimera processer och öka driftseffektivitet: CoT kan automatisera affärsprocesser som kräver komplexa resonemang, och frigöra resurser till att fokusera på mer kreativa tillämpningar.
Förbättra beslutsfattande och fånga nya affärsmöjligheter: CoT kan förbättra företagsledares analyser och skapa mer effektiva strategier för kommunikation som leder till större konkurrenskraft.

2. Framtiden, CoT leder en ny era av smarta beslut

Utvecklingen av CoT-tekniken erbjuder en oändlighet av möjligheter. När tekniken fortsatt förbättras kommer CoT att djupintegreras med andra teknologier som kunskapsgrafer och maskininlärning och att tillämpas inom mer komplexa och utmanande affärsscenarier som strategisk planering och riskbedömning. CoT kommer att bli en betydande kraft i att leda företagen in i en ny era av smarta beslut – en era av visdom och innovation.

Vidta åtgärder nu för att påbörja din väg till smarta beslut

Vänta inte, utan agera nu för att omfamna CoT-tekniken och göra den till en drivkraft för ditt företags framgång. Låt oss påbörja denna nya resa mot smarta beslut och leda ditt företag mot en upplyst framtid!